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Panorama des methodes d-analyse des donnees - synthetiser- modeliser- decider

Data Value

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2640 €

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
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  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise

Objectifs

Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques d'analyse des données. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre.


Compétences visées

- Connaître le cadre d'applications des méthodes statistiques

- Établir une cartographie des principales méthodes statistiques

- Découvrir les différentes étapes de pré-traitement d'un jeu de données

- Découvrir les méthodes de statistique inférentielle pour la prise de décision

- S'initier aux techniques d'analyses factorielles pour résumer l'information d'un jeu de données

- Connaître les techniques permettant de créer des groupes homogènes

- Découvrir la modélisation statistique au travers des techniques de régression

- Découvrir des méthodes statistiques plus spécifiques

Programme

Programme

- Le cadre statistique

  • Introduction

  • Le raisonnement statistique et son évolution


- Panorama des méthodes dans leur cadre

  • Cartographie générale

  • Les multiples bourgeonnements « métiers »


- Gérer et préparer les données

  • Introduction

  • Gérer les données. Données manquantes, données aberrantes / atypiques, transformations, codages et recodages de variables, sélection de variables et d'individus

  • Discussion : Quelle différence entre pré-traitement et traitement statistique ?


- Exploiter les données pour décider

  • Présentation

  • Estimation et test d'hypothèses

  • Modélisation d'un phénomène

  • Validation des résultats


- La description multidimensionnelle

  • Introduction et panorama

  • Les analyses factorielles


- La synthèse multidimensionnelle

  • Classifications et combinaison des méthodes multivariées

  • Data mining


- Les modèles classiques confrontés à la concurrence

  • Les méthodes de régression en lice


- Quelques spécialisations « métier »

  • Les plans d'expériences

  • Le contrôle de qualité

  • Les séries chronologiques


- Discussions et conclusions

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